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DeepSeek吸引力大不如前，今年第二季下載量較上季大減72%。（路透）
用戶紅利轉化為「算力負債」
歐祥義／核稿編輯
〔財經頻道／綜合報導〕DeepSeek光環褪色，吸引力已大不如前，這點可從近期的下載量看出來。根據QuestMobile推出《2025年第二季AI應用價值榜》顯示，第一季還在冠軍的DeepSeek，月均下載量仍有驚人的8111.3萬，但第二季就驟降至2258.9萬，降幅高達72.2%。
專家指出，DeepSeek的「流量紅利轉為算力負債」，主要是DeepSeek透過免費、高效、大眾化入口快速獲得大量用戶與曝光，短期內帶動用戶數大量飆升。
但AI模型運行需龐大推理算力（尤其是 LLM），每次用戶輸入都觸發後端 GPU/AI 晶片運算，平台就需持續付出高昂「推理成本（inference cost）」。
不同於ChatGPT有Plus訂閱，DeepSeek採取完全免費開放策略，無法將流量轉化為可預期收入。只要用戶數增長、模型變大，其算力需求與成本成倍上升，成為一種「越紅越虧」的窘狀。
分析師指出，DeepSeek的中國競爭同行中，百度的「文心一言」可直接在百度 App中使用，流量入口龐大。至於字節跳動的「豆包」則整合到今日頭條、抖音和飛書，阿里推出「通義千問」整合了釘釘、淘寶等。
但DeepSeek並沒有任何的「平台綁定」，只能靠官網或下載引流，不但流量成本高，也缺乏流量回流、回訪率低。
DeepSeek沒有變現機制，只要流量越大，虧損就會越多，形成類似「負債循環」。（路透）
流量無法變現 資金成本驚人
根據SemiAnalysis報告，GPT-4 每次推理約成本為1.3–2美分/token。雖然DeepSeek使用精簡架構（類似 LLaMA 或自研 RNN-VL），但 平均推理每輪仍需0.1–0.2美分（若使用 10B–30B 模型計算），以百萬級日活估算，每日即消耗數十萬至百萬人民幣的GPU成本。
以DeepSeek在高峰期時的月活躍用戶 （Monthly Active Users, MAU）超過3.6億人次計算（約每日 1,200 萬 DAU），若平均每人每天對話10次，每次平均回應400tokens，每日推理量高達480億 tokens。
其成本約每日1500萬人民幣，一年就高達54億人民幣以上的推理支出。因此，若沒有訂閱收入或廣告導流營收，即使每日只有10 萬 DAU，仍要燒掉約數百萬人民幣/月的運營成本。
分析師直言，若沒有足夠的「變現」機制支撐，這些流量越大、平台反而虧損越多，就會形成類似「負債循環」。
反觀OpenAI，截至今年7月底，其周活躍用戶數突破7億，較3月份5億快速成長。根據《The Information》指出，今年前7個月，OpenAI年化收入已翻倍至120億美元，較去年40億美元大幅成長，用戶成長是推動營收上升的關鍵因素。
消息人士透露，目前OpenAI月收入約10億美元，相比今年初約5億美元大幅躍升，主要驅動力來自更多企業和個人訂閱其用於程式設計和其他任務的聊天機器人服務。
字節跳動的AI智能助手「豆包」，上季下載量同行成為領先者。（擷取自中國社交平台）
中國同業跑出新黑馬
在中國同行中，今年第二季字節跳動其下的AI智能助手「豆包」，下載量成為同行領先者，至於其他的Kimi、智譜、文小言、通義等AI智能助手類，其月活躍用戶也出現下滑。
所謂的月活躍用戶 （Monthly Active Users, MAU） ，是一個衡量在線服務（如應用程式、網站等） 用戶活躍度的重要指標。
中媒指出，中國AI智能賽道上跑出了黑馬，在「AI+辦公」領域，ima月活環比增長190.2%，360文庫月活環比增幅達134.5%；在「AI+教育」領域，字節旗下的豆包愛學月活為756.2萬，而作業幫上的快對AI月活為高達1044.4萬。
這些上述名單是根據月均下載量與月活躍用戶數（MAU）兩大核心指標，揭示AI應用「中場戰事」的新變局。
DeepSeek的月均下載量暴跌，專家指出有幾個原因，包括「高性價比」標籤被市場一點點撕下，進一步加劇了流量的流失。看到此趨勢，中國阿里、位元組、百度等大廠紛紛推出API價格更低的同類模型。
此外，被其他應用程式接入後，用戶被分流。屬於通用型智慧問答產品，在辦公室、學習、娛樂等垂直場景對使用者的深度綁定不足，也導致其使用者吸引力降低。
值得注意的是，曾被寄予厚望的DeepSeek-R2模型，原先計劃5月初發布，至目前仍未見蹤影，引發市場對其技術迭代能力出現質疑。
美國先前禁止輝達H20晶片輸中，衝擊DeepSeek新一代AI模型發展受限。（法新社）
美國晶片禁令 成功打擊DeepSeek推新模型
經濟學人指出，美國切斷了高端半導體晶片供應後，中國卻首次生產出可與矽谷設計相媲美的開源模型。今年初，DeepSeek 憑藉v3模型及其後續產品驚艷全球。
儘管有許多限制，中國企業仍在持續訓練世界一流的人工智慧模型。由Google和Meta的校友創立的北京實驗室Moonshot AI，在今年7月發布了Kimi K 2模型後，一躍登頂全球排行榜。
據報導，Kimi K 2擁有比任何開源同類模型都多的參數（模型中人工神經元之間的連接被稱為參數），在編碼能力測試中超越了西方競爭對手Chat GPT 4.1，在科學知識測試中超越了Claude 4 Opus。
但要讓這些AI模型真正令人驚豔，關鍵在於實際使用，這正是晶片限制打擊最嚴重的地方。專家指出，晶片短缺影響了AI實驗室訓練完模型後所需的資料中心運算，這導致系統部署受到阻礙。現在延遲、使用限制與連線中斷已成為常態。
專家指出，Kimi K2模型推出後，使用者表達使用心得，得出Kimi K2真的非常非常慢（SLOOOOOOOOOOOOW）」。根據《The Information》指出，DeepSeek也選擇延後發布最新模型，以避免類似的效能瓶頸。
專家指出，中國AI智能競爭日益激烈的當下，「快」與「穩」已成為使用者最在意的2大指標。阿里巴巴因為本身擁有強大的雲端基礎架構，即使面對晶片限制，仍能維持模型運行順暢，Z.ai推出的GLM-4.5與4.5 Air時，更是主打速度與效率，這也正回應了目前市場最敏感的痛點。
相較之下，DeepSeek的延後發布策略，雖有穩健考量，但也讓其短期內在市場上失去話語權與用戶青睞，這是導致用戶下載量大幅下滑的重要原因之一。
DeepSeek無全球雲端平台加持，難以出海遍佈全球。（彭博）
缺乏與全球資本市場的深度連結
DeepSeek團隊來自中國清華大學與中科院，其資金與商業化路徑幾乎完全依賴中國內部市場與政策支持，這與OpenAI、Anthropic、Mistral 等國際對手形成極大對比。
專家指出，DeepSeek背後主要投資者為中國本地創投，例如紅杉中國、半官方創新基金等，並沒有來自歐美、日本、中東主權基金等多元化資金池。一旦中國資本市場出現AI熱潮降溫，或對IPO審核趨嚴，將直接卡募資管道與估值空間。
此外，DeepSeek並無全球雲端平台加持，難以出海遍佈全球，相較OpenAI與微軟Azure緊密合作、Anthropic與Amazon結盟、Mistral透過AWS擴展全球，DeepSeek在歐美缺乏商業客戶或策略夥伴，進不了高價值企業用戶圈。
目前DeepSeek僅在新興國家和中東地區，例如沙烏地阿拉伯、阿聯、伊朗、印度、印尼、菲律賓等地佔比出現上升的現象。
分析師指出，許多中東與非洲國家尚未建立自己的基礎大模型，剛起步階段，有可能接受來自中國的模型替代，這些地區對GPT-4有付費障礙，包括信用卡／網路等限制，但總體規模與黏著度不足以撐起整體平台。
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